Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Strategi Penjualan Pada Toko Raja Komputer Menggunakan Metode Clustering

Abstract

Toko Raja Computer Balikpapan is one of the laptop sales shops engaged in electronics with main products such as laptops, PC computers, and other accessories. Where the company every day must meet the needs of consumers and sales to be able to make the right decisions in determining the strategy. To be able to do this, Toko Raja Computer requires sales strategies to be able to attract buyers and increase company profits or revenues. In this study, data mining analysis was carried out by clustering techniques using the K-Means method. From the results of the research conducted, the results obtained from 1044 datasets of the Raja Computer sales list in 2021. So the results of clustering on the sales transaction data were 4 clusters of which there were 398 data following cluster 0, 363 data following cluster 1, 145 data following cluster 2 , and 138 data follow cluster 3, which means that clusters 0 and 1 are defined as products that must pay attention to the supply with the highest number, while clusters 2 and 3 are products with stock supply below clusters 0 and 1.

Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Bakery Dan Cake Yang Laris

“…Pengelompokan produk roti dan bolu sesuai dengan nama dan tempat yang mudah dijangkau dan tertata rapi sehingga tidak kesulitan dalam penyediaan produk saat pembeli ingin melukan transaksi [14]. a. Jika centroid 1 < centroid 2 dan centroid 1 < d3 maka termasuk kedalam cluster 1 b. Jika centroid 2 < centroid 1 dan centroid 2 < d3 maka termasuk kedalam cluster 2 c. Jika centrodi 3 < centroid 1 dan centroid 3 < d2 maka termasuk kedalam cluster 3 a. Jika centroid 1 < centroid 2 dan centroid 1 < d3 maka termasuk kedalam cluster 1 b. Jika centroid 2 < centroid 1 dan centroid 2 < d3 maka termasuk kedalam cluster 2 c. Jika centrodi 3 < centroid 1 dan centroid 3 < d2 maka termasuk kedalam cluster 3 Berdasarkan Hasil cluster pada iterasi ke-1 dengan iterasi ke-2 terjadi perubahan cluster sehingga dilanjutkan ke iterasi ke-3 a. Jika centroid 1 < centroid 2 dan centroid 1 < d3 maka termasuk kedalam cluster 1 b. Jika centroid 2 < centroid 1 dan centroid 2 < d3 maka termasuk kedalam cluster 2 c. Jika centrodi 3 < centroid 1 dan centroid 3 < d2 maka termasuk kedalam cluster 3 Berdasarkan Hasil cluster pada iterasi ke-2 dengan iterasi ke-3 terjadi perubahan cluster sehingga dilanjutkan ke iterasi ke-4 a. Jika centroid 1 < centroid 2 dan centroid 1 < d3 maka termasuk kedalam cluster 1 b. Jika centroid 2 < centroid 1 dan centroid 2 < d3 maka termasuk kedalam cluster 2 c. Jika centrodi 3 < centroid 1 dan centroid 3 < d2 maka termasuk kedalam cluster 3 Berdasarkan Hasil cluster pada iterasi ke-3 dengan iterasi ke-4 terjadi perubahan cluster sehingga dilanjutkan ke iterasi ke-5 Hasil cluster pada iterasi ke-1,2,3dan4 mengalami beberapa perubahan anggota cluster sehingga dilanjutkan ke iterasi ke-5.Pada iterasi ke-5 hasil anggota cluster sama dengan anggota cluster iterasi ke-4 sehingga tidak dilanjutkan lagi prosesnya ke iterasi ke-6.…”

Optimalisasi Penjualan Produk Melalui Analisis Data Dan Pengelompokan Produk

“…Medoid adalah objek dalam cluster yang paling dekat ke rata-rata semua objek dalam cluster tersebut. Algoritma ini berfokus pada memberikan jarak terpendek antara data yang terkait dalam setiap cluster [1] Penelitian ini bertujuan untuk menginvestigasi pemanfaatan algoritma K-Means dalam mengkategorikan produk yang ada di HopeSpace Caffe berdasarkan pola pembelian yang serupa yang diperlihatkan oleh para pelanggan. Keberhasilan algoritma ini telah terbukti di berbagai konteks, terutama dalam menganalisis asosiasi dan mengelompokkan data.…”

“…Penelitian yang berjudul Strategi Promosi untuk Meningkatkan Penjualan Kedai Kopi Desimal Menggunakan Algoritma K-Medoids Clustering yang ditulis Anggi Octa Fadilah, Baenil Huda, Agustia Hananto, Tukino. [1] tentang cara berpromosi harus didasarkan pada data yang ada, data tersebut dapat menjadi aspek penting dalam menentukan pola penjualan dengan mengamati perilaku pembelian konsumen. Jika data dianalisis secara efektif, maka dapat terungkap produk mana yang paling populer dan mana yang tidak laku, dengan begitu memungkinkan perbaikan item menu yang kurang baik untuk meningkatkan strategi promosi.…”

Analisa Keuntungan dan Penugasan Menggunakan Metode Simpleks dan Hungarian (Studi Kasus: UMKM Aneka Kerupuk Setuju)

“…Prediksi adalah sama dengan ramalan atau memperkirakan sesuatu hal yang belum terjadi berdasarkan data dari masa yang sebelumnya. Prediksi bisa berdasarkan metode ilmiah ataupun subjektif belaka [10].…”